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[IT뉴스]하이크비전, 영상 AI 모델 '관란' 고도화…탐지부터 자연어 검색까지 강화
온카뱅크관리자
조회:
35
2026-09-17 17:47:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">- 딥인뷰X 적용 시 오경보 최대 90% 감소…주요 피사체 중심 ROI 압축으로 저장공간 절감<br>- 'HIKO AI 에이전트' 도입…자연어 명령 기반 보안·관리 업무 지원</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="zurGEpXSsH"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="00bb590da2853a2191fc9c65c93a00bceca384c453decf770ec7e21950e12d4d" dmcf-pid="q7mHDUZvmG" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174409019giir.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="F7mo2waes3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174409019giir.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="074454988f56ceabd0b9b825db6e4c9686c5dfeae1e012e3f01591aeea13be9f" dmcf-pid="BzsXwu5TsY" dmcf-ptype="general">하이크비전이 영상 속 상황을 분석하고 자연어로 검색·제어할 수 있는 대규모 AI 모델 '관란(Guanlan)'의 기능을 고도화했다. 지능형 영상 탐지·분석부터 저장공간 최적화, 자연어 기반 영상 검색, AI 에이전트까지 영상 시스템 전반에 AI 활용 범위를 확대했다.</p> <p contents-hash="55a56321813f0b7168400ac7a2766ab599ef7340a3577c64049709bdb2156954" dmcf-pid="bKhtOB3GDW" dmcf-ptype="general">관란은 영상 속 객체와 상황을 인식·분석하고 사용자의 자연어 요청을 이해하도록 설계된 대규모 AI 모델이다. 하이크비전은 관란을 실제 구축 환경에 적용해 보안 시스템의 오경보와 수작업을 줄이고 운영 효율성을 높이는 데 초점을 맞췄다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="399a265f4ff71bf5543f9abced1ead1c8b42c71520fde6c989f0e31c55c2abc3" dmcf-pid="K9lFIb0HDy" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="하이크비전 시나리오별 분석 예시 이미지(사진 제공=하이크비전)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174410273pyqo.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="0md2ZRfzIt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174410273pyqo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 하이크비전 시나리오별 분석 예시 이미지(사진 제공=하이크비전) </figcaption> </figure> <p contents-hash="7fc9ee60c7a573696a7c747f66e2edc7f6ecb279768d5a4dce4cf03f30ba1fcb" dmcf-pid="92S3CKpXwT" dmcf-ptype="general">대표적인 적용 분야는 경계 보호다. 하이크비전의 '딥인뷰X(DeepinViewX)' 카메라는 엣지 단에서 관란 모델을 구동해 동물이나 기상 현상, 바람에 흔들리는 식생 등으로 발생하는 불필요한 경보를 걸러낸다. 회사 측에 따르면 오경보를 최대 90% 줄이면서 기존 카메라보다 2배 먼 거리에서 위협을 탐지할 수 있다. 동일 표적에 반복적으로 발생하는 경보도 줄였다.</p> <p contents-hash="4bc4368de39cd80aef5ea93e3b83346a1747e3fb2eb7f7edba2753e1b311cf43" dmcf-pid="2Vv0h9UZwv" dmcf-ptype="general">관란은 일반적인 객체 탐지를 넘어 산업 현장별 위험 요소를 분석하는 데도 활용된다. 건설 현장의 개인보호장비(PPE) 착용 여부와 요양시설 내 환자 낙상, 주유소 내 흡연 등을 감지하고 이상 상황 발생 시 경보를 발송한다. 물류단지의 지게차 운행이나 광산 현장의 화재·연기 조기 감지, 대형 농장의 동물 이동 및 교통 허브의 금지 물품 탐지 등에도 적용할 수 있다. 하이크비전은 이러한 시나리오별 분석을 통해 일반적으로 오경보를 70~90% 줄일 수 있다고 설명했다.</p> <p contents-hash="b6661029dc234cf4d191a904ed6ca7e0fa21511da3f6f5d12c86ce9df71194ff" dmcf-pid="VfTpl2u5OS" dmcf-ptype="general">영상 저장 효율도 높였다. '관란 인코딩(Guanlan Encoding)'은 대규모 비전 모델을 인코딩 과정에 적용해 화면 내 관심영역(ROI)을 구분한다. 사람과 차량 등 주요 피사체의 세부 정보는 선명하게 보존하는 대신 정적인 배경에는 높은 압축률을 적용하는 방식이다. 이를 통해 평균 30~50% 수준의 데이터 저장공간을 절감할 수 있다고 회사 측은 설명했다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f34372f241450fc1f2e10c3c5dd2b1bbd9bc3219677148780758e2c61f7561ff" dmcf-pid="f4yUSV71wl" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="관란 인코딩 저장공간 절감(사진 제공=하이크비전)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174411542zkdq.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="UYqMuae4I5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174411542zkdq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 관란 인코딩 저장공간 절감(사진 제공=하이크비전) </figcaption> </figure> <p contents-hash="d83923c7d67d126cdeb5151e2046efbf933f610ea92398967cc00d3859a770c3" dmcf-pid="48WuvfztEh" dmcf-ptype="general">자연어 기반 영상 검색 기능 '아큐시크(AcuSeek)'도 강화했다. 기존에는 운영자가 원하는 장면을 찾기 위해 녹화 영상의 타임라인을 직접 확인해야 했지만, 아큐시크는 대규모 언어모델(LLM)을 기반으로 이미지 특징과 입력 텍스트의 의미를 연결해 자연어로 영상을 검색할 수 있도록 지원한다. 사용자가 찾으려는 장면을 문장으로 입력하면 수초 내 관련 검색 결과를 제공한다.</p> <p contents-hash="87ccc057579e44efd6ed074f6a5f2ec00f87c402a6444c2566f060c88d1028d0" dmcf-pid="86Y7T4qFOC" dmcf-ptype="general">하이크비전은 통합 플랫폼 '하이크센트럴 프로페셔널(HikCentral Professional)'과 '하이크커넥트(Hik-Connect)' 앱에 'HIKO AI 에이전트'도 새롭게 도입한다. 기존의 복잡한 시스템 설정과 조작 과정을 대화형 명령 방식으로 전환해 사용자와 시스템 간 상호작용을 간소화하는 것이 특징이다.</p> <p contents-hash="2bc0b94889860148924b37c517f14aeaafb9638d7799d9598c10764d6eac11cc" dmcf-pid="6PGzy8B3sI" dmcf-ptype="general">HIKO는 AI 어시스턴트 기능을 통해 차량 번호를 기준으로 특정 방문자의 출입 권한을 설정하거나 대화창에 요청을 입력해 근태 관리 보고서를 불러올 수 있다. 'AI 가디언(AI Guardian)'은 자연어로 경보 규칙을 설정하고 경보 내용을 텍스트로 요약하거나 현장 상황에 맞는 음성 경고를 생성한다.</p> <p contents-hash="601dd81b95fe38bae767c10107861856289d9b4de1aa5078322f58613a1eeff2" dmcf-pid="PQHqW6b0rO" dmcf-ptype="general">'AI 서치 엔진(AI Search Engine)'을 활용하면 영상 데이터와 출입 기록, 차량번호 자동인식(ANPR) 정보 등을 연계 분석해 특정 인물의 이동 동선을 재구성하고 자연어로 검색할 수도 있다.<br></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="16aff00a344b0c268737175059d1cecb906345779b4e6261332e06c9632f560a" dmcf-pid="QxXBYPKprs" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="하이크비전 아큐시크(Acuseek) 영상 검색 예시(사진 제공=하이크비전)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174412809valw.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="76v0h9UZmX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/etimesi/20260917174412809valw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 하이크비전 아큐시크(Acuseek) 영상 검색 예시(사진 제공=하이크비전) </figcaption> </figure> <p contents-hash="60a45d02f09f7c59bb44f4ab77ca4d6e8e9c5d3ef4ca1a690d6e7578189bf65f" dmcf-pid="xMZbGQ9UIm" dmcf-ptype="general">타이(Tai) 하이크비전 코리아 지사장은 “대규모 AI 모델 관란과 하이크비전의 다양한 보안 솔루션을 결합하여 운영 효율성을 획기적으로 높였으며, AI 에이전트 역할을 수행할 수 있도록 소프트웨어 체계를 고도화했다”며 “앞으로도 최첨단 AI 기술을 활용해 밀착형 현장 대응 능력을 강화하고 고객 만족도와 업무 효율성을 동시에 향상시켜 나갈 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="ccf730390e7e774cfb069407f398c0ae24e54dbb7fac35f0959370f50c71d0c1" dmcf-pid="yWireTsAIr" dmcf-ptype="general">임민지 기자 minzi56@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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